学习pytorch路程之动手学深度学习-3.4-3.7 置信度.置信区间参考:https://cloud.tencent.com/developer/news/452418 本人感觉还是挺好理解的 交叉熵参考博客:https://www.cnblogs.com/kyrieng/p/8694705.html   https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834  个人感觉还不错,好理解 (这段瞅瞅就行了)torchvision包,服务于P…

我学习pytorch框架不是从框架开始,从代码中看不懂的pytorch代码开始的 可能由于是小白的原因,个人不喜欢一些一下子粘贴老多行代码的博主或者一些弄了一堆概念,导致我更迷惑还增加了畏惧的情绪(个人感觉哈),我觉得好像好多人都是喜欢给说的明明白白的,难听点就是嚼碎了喂我们.这样也行啊(有点恶心哈),但是有些东西即使嚼碎了我们也弄不明白,毕竟有一些知识是很难的(嚼碎后的知识我们都难以理解) 我知道了这些,也在尽力写博客时写的容易理解,但是自身实力有限,还做不到写博客写的既有条理又容易理解,请谅…

本篇博客代码来自于<动手学深度学习>pytorch版,也是代码较多,解释较少的一篇.不过好多方法在我以前的博客都有提,所以这次没提.还有一个原因是,这篇博客的代码,只要好好看看肯定能看懂(前提是python语法大概了解),这是我不加很多解释的重要原因. K折交叉验证实现 def get_k_fold_data(k, i, X, y): # 返回第i折交叉验证时所需要的训练和验证数据,分开放,X_train为训练数据,X_valid为验证数据 assert k > 1 fold_size…

下面要说的基本都是<动手学深度学习>这本花书上的内容,图也采用的书上的 首先说的是训练误差(模型在训练数据集上表现出的误差)和泛化误差(模型在任意一个测试数据集样本上表现出的误差的期望) 模型选择 验证数据集(validation data set),又叫验证集(validation set),指用于模型选择的在train set和test set之外预留的一小部分数据集 若训练数据不够时,预留验证集也是一种luxury.常采用的方法为K折交叉验证.原理为:把train set分割成k个不重合…

先记录一下一开始学习torch时未曾记录(也未好好弄懂哈)导致又忘记了的tensor.variable.计算图 计算图 计算图直白的来说,就是数学公式(也叫模型)用图表示,这个图即计算图.借用 https://hzzone.io/cs231n/%E7%90%86%E8%A7%A3-PyTorch-%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%9B%BE%E3%80%81Autograd-%E6%9C%BA%E5%88%B6%E5%92%8C%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E7%BA%BF%E…

在这向大家推荐一本书-花书-动手学深度学习pytorch版,原书用的深度学习框架是MXNet,这个框架经过Gluon重新再封装,使用风格非常接近pytorch,但是由于pytorch越来越火,个人又比较执着,想学pytorch,好,有个大神来了,把<动手学深度学习>整本书用pytorch代码重现了,其GitHub网址为:https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch   原书GitHub网址为:https://github.com/d2l-…

模型训练的三要素:数据处理.损失函数.优化算法    数据处理(模块torch.utils.data) 从线性回归的的简洁实现-初始化模型参数(模块torch.nn.init)开始 from torch.nn import init # pytorch的init模块提供了多中参数初始化方法 init.normal_(net[0].weight, mean=0, std=0.01) #初始化net[0].weight的期望为0,标准差为0.01的正态分布tensor init.constant_(…

UFLDL深度学习笔记 (二)Softmax 回归 本文为学习"UFLDL Softmax回归"的笔记与代码实现,文中略过了对代价函数求偏导的过程,本篇笔记主要补充求偏导步骤的详细推导. 1. 详细推导softmax代价函数的梯度 经典的logistics回归是二分类问题,输入向量$ x^{(i)}\in\Re^{n+1}$ 输出0,1判断\(y^{(i)}\in{\{0,1\}}\),Softmax回归模型是一种多分类算法模型,如图所示,输出包含k个类型,\(y^{(i)}\in{\…

FashionMNIST数据集共70000个样本,60000个train,10000个test．共计10种类别. 通过如下方式下载． mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='/home/sc/disk/keepgoing/learn_pytorch/Datasets/FashionMNIST', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()) mnist_t…

目录 softmax回归 分类问题 softmax回归模型 softmax运算 矢量表达式 单样本分类的矢量计算表达式 小批量样本分类的矢量计算表达式 交叉熵损失函数 模型预测及评价 图像分类数据集(Fashion-MNIST) 获取数据集 必要的包 训练与测试数据集 训练数据集样本数 查看样本 获取标签 画出图像 读取小批量 全部代码 softmax回归的从零实现 必要的包 读取数据集 初始化模型参数 实现softmax运算 定义模型 定义损失函数 计算分类准确率 训练模型 预测效果 全部代码…

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和…

1. tf.nn.embedding_lookup(W, X) W的维度为[len(vocabulary_list), 128], X的维度为[?, 8],组合后的维度为[?, 8, 128] 代码说明一下:即根据每一行X中的一个数,从W中取出对应行的128个数据,比如X[1, 3]个数据是3062,即从W中的第3062行取出128个数据 import numpy as np import tensorflow as tf data = np.array([[2, 1], [3, 4], [5,…

一.什么是softmax? 有一个数组S,其元素为Si ,那么vi 的softmax值,就是该元素的指数与所有元素指数和的比值.具体公式表示为: softmax回归本质上也是一种对数据的估计 二.交叉熵损失函数 在估计损失时,尤其是概率上的损失,交叉熵损失函数更加常用.下面是交叉熵 当我们预测单个物体(即每个样本只有1个标签),y(i)为我们构造的向量,其分量不是0就是1,并且只有一个1(第y(i)个数为1).于是.交叉熵只关心对正确类别的预测概率,因为只要其值足够大,就可以确保分类结果正确.遇…

目录 softmax的基本概念 交叉熵损失函数 模型训练和预测 获取Fashion-MNIST训练集和读取数据 get dataset softmax从零开始的实现 获取训练集数据和测试集数据 模型参数初始化 对多维Tensor按维度操作 定义softmax操作 softmax回归模型 定义损失函数 定义准确率 训练模型 模型预测 softmax的简洁实现 初始化参数和获取数据 定义网络模型 初始化模型参数 定义损失函数 定义优化函数 训练 softmax的基本概念 分类问题 一个简单的图像分类…

PS:要转载请注明出处,本人版权所有. PS: 这个只是基于<我自己>的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷. 前置说明   本文作为本人csdn blog的主站的备份.(BlogID=106) 环境说明 Windows 10 VSCode Python 3.8.10 Pytorch 1.8.1 Cuda 10.2 前言   在<DL基础补全计划(一)---线性回归及示例(Pytorch,平方损失)>(https://blog.csdn.net/u011728480/a…

前言            以下内容是个人学习之后的感悟,转载请注明出处~ softmax回归 首先,我们看一下sigmod激活函数,如下图,它经常用于逻辑回归,将一个real value映射到(0,1)的区间(当然也可以是 (-1,1)),这样可以用来做二分类. 接下来,我们再看一下softmax函数,其函数类型如下: 那么,softmax又是怎么实现的呢?softmax把一个k维的real value向量(a1,a2,a3,a4….)映射成一个(b1,b2,b3,b4….) 其中bi是一个0…

:softmax回归 当p(y|x,theta)满足多项式分布,通过GLM对其进行建模就能得到htheta(x)关于theta的函数,将其称为softmax回归. 教程中已经给了cost及gradient的求法.须要注意的是一般用最优化方法求解參数theta的时候,採用的是贝叶斯学派的思想,须要加上參数theta.   softmax回归 习题的任务就是用原有的像素数据集构建一个softmax回归模型进行分类.准确率略低 92.6%,. 而自我学习是用5~9之间的数据集当做无标签的数据集,然后构…

1. softmax回归是分类问题 回归(Regression)是用于预测某个值为"多少"的问题,如房屋的价格.患者住院的天数等. 分类(Classification)不是问"多少",而是问"哪一个",用于预测某个事物属于哪个类别,如该电子邮件是否是垃圾邮件.该图像是猫还是狗.该用户接下来最有可能看哪部电影等. 分类问题也有些许差别:(1)我们只对样本的硬性类别感兴趣,即属于哪个类别:(2)我们希望得到软性类别,即每个类别的概率是多少.这两者的界…

本系列文章允许转载,转载请保留全文! [请先阅读][说明&总目录]http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 泊松回归 (Poisson Regression) 在生活中,经常会遇到一类问题需要对一段时间内某一小概率事件的发生次数建模,例如癌症.火灾等. 假设向量x表示引起这一事件发生的因素,向量θ表示因素的权重,则使用hθ(x)=exp(θTx)表示事件发生次数的期望.θTx位于指数位置,意味着其每增加1个单位,将导至事件发生次数的期望值翻…

一.CNN情感分类中的面向对象部分 sparse.py super(Embedding, self).__init__() 表示需要父类初始化,即要运行父类的_init_(),如果没有这个,则要自定义初始化 self.weight = Parameter(torch.Tensor(num_embeddings, embedding_dim)) Parameter跳转 class Parameter(Variable): """A kind of Variable that i…

上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习. 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效.如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样,在搭建复杂的神经网络模型的时候,我们也可以使用PyTorch中已定义的类和方法,这些类和方法覆盖了神经网络中的线性变换.激活函数.卷积层.全连接层.池化层等常用神经网络结构的实现.在完成模型的搭建之后,我们还可以使用PyTorch提供的类型丰富的优化函数来…

目录 Pytorch Leture 05: Linear Rregression in the Pytorch Way Logistic Regression 逻辑回归 - 二分类 Lecture07: How to make netural network wide and deep ? Lecture 08: Pytorch DataLoader Lecture 09: softmax Classifier part one part two : real problem - MNIST i…

目录 pytorch学习 numpy & Torch Variable 激励函数 回归 区分类型 快速搭建法 模型的保存与提取 批训练 加速神经网络训练 Optimizer优化器 CNN MNIST手写数据 Reference pytorch学习 numpy & Torch import torch import numpy as np np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) torch_data = torch.from_numpy(np_data)…

PyTorch是一个基于Python的深度学习平台,该平台简单易用上手快,从计算机视觉.自然语言处理再到强化学习,PyTorch的功能强大,支持PyTorch的工具包有用于自然语言处理的Allen NLP,用于概率图模型的Pyro,扩展了PyTorch的功能.通过学习<深度学习入门之PyTorch>,可以从机器学习和深度学习的基础理论入手,从零开始学习 PyTorch,了解 PyTorch 基础,以及如何用 PyTorch 框架搭建模型.学到机器学习中的线性回归和 Logistic 回归.深度…

在下面的内容中,我们用C来表示需要分的类数. 最后一层的隐藏单元个数为4,为所分的类的数目,输出的值表示属于每个类的概率. Softmax函数的具体步骤如下图: 简单来说有三步: 计算z值(4×1矩阵) 将z作为指数,得到中间变量t(维度同z) 对t归一化,得到a(维度同t,同z). Softmax激活函数的特殊之处在于,输入一个向量,最后输出一个向量. Softmax的示例 下面我们来来考虑一个只有输出层没有隐藏层的神经网络. 在这张图表中,我们所做的是选择图中的数据作为训练集,用数据的C种标…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (2) --- 从使用者角度切入 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (2) --- 从使用者角度切入 0x00 摘要 0x01 Horovod 简介 0x02 Hovorod 机制概述 2.1 Horovod 机制 0x03 示例代码 3.1 摘要代码 3.2 horovodrun 0x04 运行逻辑 4.1 引入python文件 4.2 初始化 in python 4.2.1 引入SO库 4.2.1.1 SO库 4…

Reference: http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax_regression http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html 起源:Logistic的二类分类 Softmax回归是Logistic回归的泛化版本,用于解决线性多类(K类)的分类问题. Logistic回归可以看作是Softmax回归在K=2时的特例.Softmax函数即是K分类版的Logistc函数. 裸Softmax回归的效…

关于Andrew Ng的machine learning课程中,有一章专门讲解逻辑回归(Logistic回归),具体课程笔记见另一篇文章. 下面,对Logistic回归做一个简单的小结: 给定一个待分类样本x,利用Logistic回归模型判断该输入样本的类别,需要做的就是如下两步: ① 计算逻辑回归假设函数的取值hθ(x),其中n是样本的特征维度 ② 如果hθ(x)>=0.5,则x输入正类,否则,x属于负类 或者直接利用判别边界进行判断,即:如果θ'x>=0,则x输入正类,否则,x属于负类 所…

本文简单整理了以下内容: (一)线性回归 (二)二分类:二项Logistic回归 (三)多分类:Softmax回归 (四)广义线性模型 闲话:二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型(忘记了为什么看完<统计学习方法>第一章之后直接就跳去了第六章,好像是对"逻辑斯蒂"这个名字很感兴趣?...),对照<机器学习实战>写了几行代码敲了一个toy版本,当时觉得还是挺有意思的.我觉得这个模型很适合用来入门(但是必须注意这个模型有很多很多很多很多可以展开…

一.Logistic回归 Logistic回归(Logistic Regression,简称LR)是一种常用的处理二类分类问题的模型. 在二类分类问题中,把因变量y可能属于的两个类分别称为负类和正类,则因变量y∈{0, 1},其中0表示负类,1表示正类.线性回归的输出值在负无穷到正无穷的范围上,不太好解决这个问题.于是我们引入非线性变换,把线性回归的输出值压缩到(0, 1)之间,那就成了Logistic回归,使得≥0.5时,预测y=1,而当<0.5时,预测y=0.Logistic回归的名字中尽管…